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Enregistrement W4309754840 · doi:10.18280/rces.090302

A Review of COVID-19 Detection, Prevention, and Cure Techniques

2022· review· en· W4309754840 sur OpenAlexvenueno aff
Jerin Tasnim, Fahamida Yeasmin Nishat, Muhammad Sheikh Sadi, Prottoy Saha

Notice bibliographique

RevueReview of Computer Engineering Studies · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 diagnosis using AI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BattlePandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)OutbreakComputer scienceData scienceRisk analysis (engineering)Infectious disease (medical specialty)BusinessMedicineGeographyVirologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 has become one of the most alarming pandemics throughout history. Thus, detecting, preventing, and curing COVID-19 has gradually become one of the most important research fields. Artificial intelligence and medical science are both contributing significantly to achieve success in these areas. Research in this area may assist in preventing the fast spread of COVID-19 by providing effective treatments. This paper discusses recent works that emphasize the contribution of artificial intelligence, IoT, and other techniques to preventing COVID-19 outbreaks. The paper classifies different research on the detection, prevention, and cure of COVID-19. Moreover, it shows the taxonomy and relative analysis among those systems and analyzes the impact of these systems on the pandemic situation. This paper aims to present an easily understandable and comparative description of the recent works on the battle against coronavirus.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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